AI SDRでインバウンド営業を拡大し、78％のリードをエンドツーエンドで精査した方法
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毎週、何百人もの方がエンタープライズ向けの営業フォームに入力し、プラットフォームや料金について詳しく জানতেいます。しかし、こうしたリードの大半には、大多数のユーザー向けに用意され、ウェブサイトに詳細なドキュメントも掲載しているセルフサービスプランのほうが適しています。
営業チームとしてはすべてのリードと直接お話ししたいところですが、注力しているのはカスタマイズされたソリューションが必要なエンタープライズ導入です。そのため、各送信内容を手作業で確認し、エンタープライズ向けの商談に適したものと、セルフサービスへ案内したほうがよいものを判断しています。ただし、多くのフォームには、リードのユースケース説明が曖昧であるなど、情報が不十分な場合があります。その場合は判断前に状況を確認するためのフォローアップが必要です。このプロセスは応答時間を遅らせ、より優先度の高いエンタープライズ案件への集中を妨げる可能性があります。
エンタープライズ要件を満たすリードにとっても、フォーム送信内容の確認による遅延は勢いを失うことにつながります。理想的には、エンタープライズのリードは営業問い合わせフォームを送信したらすぐにミーティングを予約できるべきです。そうでなければ、金曜の夜にフォームが送信された場合、営業チームが月曜に確認するまで連絡がなく、最初のミーティングはその週の後半になってしまうかもしれません。
こうした需要とチームの対応力のギャップを埋めるため、Agents Platformを使って、インバウンド対応のAIセールス開発担当者（SDR）を構築しました。AI SDRは、インバウンドリードにより迅速でパーソナライズされた体験を提供すると同時に、チームが最もインパクトの大きい商談機会に集中できるようにします。
エージェントの構築方法
インバウンドSDRは、振る舞い、機能、データという3つの柱を軸に構築しました。
1. 振る舞い
Agents Platformのシステムプロンプトを使い、SDRである「Jon」の振る舞いを定義しました。「複雑なAIのトピックを親しみやすく伝える、温かく相談に乗る営業担当者」といったJonの中心的な性格特性を設定しています。また、ミーティングの予約やチームへのメッセージ送信など、行動すべき主な目標とシナリオも定義しました。採用した正確な構成について詳しくは、 プロンプティングガイドをご覧ください。
Jonには、100件を超えるよくある質問と、ウェブサイトのドキュメントに基づくプロダクト機能の概要を含む、充実したナレッジベースを用意しました。現時点では、新しいプロダクトや機能のリリースに合わせて、Jonのナレッジベースを手動で更新しています。まもなく、対象URLを追加するだけで、ナレッジベースを定期的に自動更新できるようになります。
ローンチ後は、GTMチーム全体の営業リーダーとともに通話の文字起こしを確認し、ミスを特定してエージェントのパフォーマンスを改善しました。初期段階で得られた知見は次のとおりです。
- ユースケースに適したLLMを見つけるには試行が必要です：当初は低レイテンシー向けに最適化されたモデルを使用していましたが、初期モデルでは信頼性とツール呼び出しに課題があることを確認したため、より高性能なモデルへ切り替えました。このアップグレードにより、エージェントが現在の年を誤って参照するようなハルシネーションが減少し、以前発生していた後続のツール呼び出しエラーも抑えられました。より高度な推論が必要な場合にも、強力なLLMが役立ちます。たとえば現在は、リードがプラットフォームの想定利用量を見積もる支援ができます。利用量が不明な場合、Jonは1日あたりの想定通話数と平均通話時間を尋ね、月間利用量の見積もりを算出します。
- エージェントは望ましい形で失敗できます：エージェントがすべての判断を100％正確に行えるようになるまで、システムプロンプトを調整し、偽陰性よりも偽陽性を優先するようにしました。見込みのあるエンタープライズ案件を逃すより、リードと面談し、セルフサービスの利用へ案内するほうが望ましいためです。
- エッジケースを考慮すると、システムプロンプトは時間とともに肥大化し、エラーのリスクが高まります：50件以上の通話を確認した後、「XならYを行う」という指示をいくつか追加しました。たとえば、「発信者が英語以外の言語を話している場合は、予約する前に、その言語と英語のどちらでミーティングを希望するか尋ねる」といったものです。大規模コンテキストのLLMはこうしたルールを効果的に処理できますが、プロンプトが肥大化するとエラーのリスクが高まる可能性があります。プロンプトが長くなるにつれて、複数の質問を一度にするなどの特定の振る舞いが、より持続的になることを確認しています。
- ガードレールはプロセスの回避を防ぐのに有効です：十分な情報を提供する前に、チームと直接話したいと繰り返し求めるユーザーもいました。明確なガードレールを追加することは、こうしたリクエストの抑制に特に効果的です。
- ツール実行中にはユーザーへのフィードバックが必要です：Jonがカレンダーの空き状況確認などのツールを使用すると、発信者はしばしば戸惑うような無音を経験していました。ツールの使用中であることをユーザーに伝える、任意の「force message」機能を追加して解決しました。
- 音声ベースの対話はエンゲージメントを高めます：およそ5人に1人のリードが、Jonとの対話を続けるために再度電話をかけてきます。あるケースでは、プロダクトと料金について知った発信者が、Jonにスパゲッティのレシピを尋ねるためだけに再び電話をかけてきました。
2. 機能とカスタムツール
Jonは、人間のSDRがインバウンドの会話を自律的に管理するために使うのと同じツールにアクセスできます。
各通話の開始時に、問い合わせフォームの送信内容を確認して背景情報を収集します。通話中は、タイムゾーンをまたいだ空き状況を確認し、リアルタイムでリードの選別とミーティング予約を行えます。ミーティングの予約後には、通話の要約をチームに送信します。
Jonは、各ロケールに最適化された音声を使い、32言語をシームレスに切り替えることもできます。通常の1週間では、8言語以上を使用します。
3. データ
各通話の終わりに、Jonはリードのユースケースと選別判断を記録し、このデータを直接CRMに書き込みます。これにより、チームはあらゆる営業上のやり取りを完全に把握できます。
Jonは、構造化データも記録します。これには顧客満足度スコアなどが含まれます。会話の最後に、リードに体験を1〜10のスケールで評価するよう依頼します。何がうまくいき、何がうまくいかなかったのかを把握するため、最も評価の高い会話と低い会話を毎日確認しています。
これらの振る舞い、機能、データパイプラインにより、Jonは人間のSDRと同じワークフローを処理しながら、会話の流暢さと業務効率の両方を備えて運用できます。
これまでの成果
ローンチ以降、AI SDRは38か国で導入され、24時間365日対応しています。現在は週50件以上の通話を処理しており、これはフルタイムのSDR2人分に相当します。
選別判断の78％は、人の介入を必要としません。残りの22％では、本来は選別対象外とすべきリードを選別対象とする「偽陽性」の判断が大半を占めます。本来は選別対象とすべきリードを対象外にするよりも、この結果のほうが望ましいと考えています。
こうした偽陽性は通常、リードが想定ボリュームやローンチ時期を見積もれても、確定できない場合に起こります。偽陰性はまれで、多くはエージェントが判断に必要な情報を得る前にリードが通話を終了した場合に発生します。今後は、このような不完全なケースではリードを対象外とする代わりに、「N/A」を返すようにします。
「インバウンド営業を大規模に機能させる方法には、根本的な変化が起きています。AI SDRにより、プラットフォームに関心のある誰もが、いつでも自分の言語でパーソナライズされた会話を始められるようになりました。プラットフォームを理解する最良の方法は実際に体験することであり、要件を満たすリードは、数日ではなく数分でミーティングを予約できるようになっています。」– Jonathan Chemouny、EMEAセールスリード、ElevenLabs
平均CSATスコア8.7の初期の会話からは、会話型エージェントで実現できることに対する認識が、いかに急速に変化しているかがわかります。以下はその一部です。
- 「今日は助けてくれてありがとう。あなたほど役立つAIエージェントに出会ったのは初めてです。よい一日を！」
- 「すごい！すごい！正直、あなたは優秀です［…］整理されていて、説明もわかりやすい。これは会話型AIです。正直、素晴らしい！」
- 「［この会話］は私にとって役立ちました。提供しているプロダクトを初めて垣間見ることができました。いくつか小さなエラーはありましたが、それ以外はオーディオ品質、というより音声品質が、かなり印象的です。」
今後に向けて
今後数か月で、新しいワークフロー機能を通じて、エージェントの機能を拡張します。ワークフローは、より複雑で動的な会話を処理し、より信頼性の高い意思決定を支援するよう設計されています。これにより、アウトバウンド営業や応答のないリードへの再アプローチといった、新たなエージェントのユースケースも可能になります。
現在、AI SDRが行うすべての判断をチームが確認しています。まもなく、各ミーティングを適切なオーナーへ自動的に振り分けるスケジューリングロジックにより、システムがアカウントエグゼクティブのカレンダーへ直接ミーティングを予約するようになります。
AI SDRはすでに、見込み顧客の期待に応え、チームが重要な業務により多くの時間を割けるようにすることで、インバウンド営業プロセスを変革しています。音声がテクノロジーの主要なインターフェースとなる未来に向けた、さらなる一歩だと考えています。
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